智能无人驾驶汽车计算机控制系统word版本
基于ROS系统智能小车控制与监控方法
通过以上实验结果分析，我们可以得出基于ROS系统的智能小车在路径规划方 面具有很高的应用价值。这种智能小车能够适应各种复杂环境，自主寻找最优 路径，并避开障碍物，大大提高了车辆的行驶效率和使用安全性。未来，基于 ROS系统的智能小车将在无人驾驶汽车、自动巡航、灾难救援等领域发挥更大 的作用。
总之，基于ROS系统的智能小车是一种具有重要应用前景的机器人技术。本次 演示介绍了智能小车的控制模块、ROS系统和路径规划等方面的内容，并通过 实验验证了基于ROS系统的智能小车路径规划的有效性和可行性。未来，我们 将继续深入研究智能小车的相关技术，为实际应用提供更多有价值的参考。
1、研究更高效的远程控制和视频传输技术，以减少网络延迟，提高系统的实 时性。
2、加强数据安全保护，防止数据泄露和非法访问，确保系统的稳定性。
3、探索AI和机器学习技术在智能小车远程控制和视频监控系统中的应用，以 提高系统的自主性和智能化水平。
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参考内容
智能小车的发展及其在ROS系统 中的应用
随着科技的迅速发展，智能小车已经成为了机器人领域的一个研究热点。作为 一种能够自主或半自主运行的机器人，智能小车在许多领域都有着广泛的应用， 如无人驾驶汽车、自动巡航、灾难救援等。本次演示将重点介绍基于ROS系统 的智能小车，并对其控制模块、路径规划及实验结果进行分析。
在实现智能小车的监控方面，ROS系统也提供了丰富的工具和方法。例如，可 以使用ROS的RViz可视化工具，实时监控小车的位姿、传感器数据等信息。还 可以通过ROS系统的日志功能，记录小车的运行状态和异常信息，方便后期分 析和排错。
针对智能小车的避障问题，ROS系统可以结合多种传感器和算法实现。例如， 可以利用激光雷达或摄像头等传感器获取环境信息，再通过相应的避障算法， 如基于图像处理的避障算法或基于路径规划的避障算法等，来自动规避前进道 路上的障碍物。此外，还可以通过机械臂等执行器来实现避障，例如在遇到障 碍物时，机械臂可以自动抓取、搬运或推开障碍物，以帮助小车继续前进。
人工智能无人驾驶汽车安全操作手册
人工智能无人驾驶汽车安全操作手册第一章：概述 (3)1.1 无人驾驶汽车的定义与分类 (3)1.2 无人驾驶汽车的安全性与可靠性 (3)第二章：技术原理 (4)2.1 感知系统 (4)2.2 决策系统 (4)2.3 控制系统 (4)2.4 通信系统 (5)第三章：安全操作规范 (5)3.1 启动与关闭操作 (5)3.1.1 启动操作 (5)3.1.2 关闭操作 (5)3.2 车辆行驶前的检查 (5)3.2.1 车辆外观检查 (5)3.2.2 车辆功能检查 (6)3.2.3 传感器与摄像头检查 (6)3.3 行驶过程中的注意事项 (6)3.3.1 保持安全距离 (6)3.3.2 注意观察交通状况 (6)3.3.3 遵守交通信号 (6)3.3.4 遇到特殊情况的处理 (6)3.4 紧急情况下的处理 (6)3.4.1 突发故障 (6)3.4.2 碰撞 (6)3.4.3 紧急制动 (7)第四章：自动驾驶功能使用 (7)4.1 自动驾驶模式的启动与切换 (7)4.1.1 启动条件 (7)4.1.2 启动方法 (7)4.2 自动驾驶功能限制与注意事项 (7)4.2.1 功能限制 (7)4.2.2 注意事项 (7)4.3 自动驾驶过程中的监控与干预 (8)4.3.1 监控 (8)4.3.2 干预 (8)4.4 自动驾驶系统故障处理 (8)4.4.1 故障诊断 (8)4.4.2 故障处理 (8)第五章：环境适应性 (8)5.1 不同天气条件下的驾驶策略 (8)5.2 不同道路条件下的驾驶策略 (9)5.3 夜间行驶操作要点 (9)5.4 环境感知系统的维护与保养 (9)第六章：故障诊断与处理 (10)6.1 故障诊断方法 (10)6.1.1 自诊断系统 (10)6.1.2 人工诊断 (10)6.2 常见故障及其处理方法 (10)6.2.1 传感器故障 (10)6.2.2 执行器故障 (11)6.3 紧急故障处理 (11)6.3.1 车辆失控 (11)6.3.2 系统故障 (11)6.4 维修与保养 (11)第七章：安全防护措施 (12)7.1 被动安全防护 (12)7.1.1 结构设计 (12)7.1.2 乘员约束系统 (12)7.2 主动安全防护 (12)7.2.1 驾驶辅助系统 (12)7.2.2 车辆稳定控制系统 (13)7.3 紧急制动系统 (13)7.4 安全距离控制 (13)第八章：法律法规与合规性 (13)8.1 无人驾驶汽车相关法律法规 (13)8.2 安全操作合规性要求 (14)8.3 驾驶员培训与资质 (14)8.4 法律责任与处理 (14)第九章：用户手册与维护保养 (15)9.1 用户手册内容与使用 (15)9.1.1 用户手册内容概述 (15)9.1.2 用户手册使用方法 (15)9.2 车辆维护保养周期与项目 (15)9.2.1 维护保养周期 (15)9.2.2 维护保养项目 (15)9.3 自我检查与维护 (16)9.4 专业维修与保养 (16)第十章：售后服务与客户支持 (16)10.1 售后服务政策 (16)10.2 客户投诉与处理 (17)10.3 技术支持与升级 (17)10.4 用户反馈与改进 (17)第一章：概述1.1 无人驾驶汽车的定义与分类无人驾驶汽车，顾名思义，是指无需人类驾驶员操作，能够自主完成行驶任务的汽车。
适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题
适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题一、引言作为计算机软件技术专科生，在即将毕业的时候，选择一个合适的毕业设计选题对于未来的职业发展至关重要。
毕业设计选题应该具有一定的深度和广度，既能够满足学校的要求，又能够与实际的软件开发和技术应用结合起来。
本文将为大家提供一些适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题的建议，并深入探讨这些选题的价值和意义。
二、适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题1. 基于人工智能的智能家居系统设计与实现在当今社会，人工智能技术已经被广泛应用于各个领域。
设计一个基于人工智能的智能家居系统，可以涉及到机器学习、语音识别、图像处理等多个方面的技术，并且具有较高的实用性和社会意义。
毕业设计可以包括系统架构设计、算法实现和系统性能评估等内容，既有一定的挑战性，又能锻炼学生的综合能力。
2. 无人驾驶汽车控制系统设计随着无人驾驶技术的不断成熟，设计一个无人驾驶汽车控制系统成为了一个备受关注的课题。
这涉及到传感器数据的处理、实时控制算法的设计、自动驾驶系统的安全性和可靠性等方面。
通过毕业设计，学生可以深入了解汽车控制系统的原理和方法，并对未来智能交通技术的发展趋势有更深入的了解。
3. 区块链技术在金融领域的应用研究区块链技术作为近年来兴起的新技术，已经在金融领域得到了广泛的应用。
设计一个基于区块链技术的金融应用系统，可以涉及到分布式账本的设计、智能合约的编写、安全性和隐私保护等方面。
这对于学生来说，既可以学习新兴的区块链技术，又可以了解金融行业的需求和趋势。
4. 云计算平台下的大数据分析系统设计随着云计算和大数据技术的发展，设计一个基于云计算平台的大数据分析系统具有较高的实用性。
这需要考虑到大数据的存储和处理、分布式计算框架的选择、数据可视化和用户交互等方面。
通过毕业设计，学生可以学习到云计算和大数据技术的最新发展，提高自己的数据处理和分析能力。
5. 物联网技术在智能城市中的应用研究智能城市是未来城市发展的重要方向，而物联网技术是实现智能城市的关键。
无人驾驶汽车系统
无人驾驶汽车系统无人驾驶汽车系统是一种搭载了各种传感器、计算机和通信设备的技术，可以在无需人类驾驶员干预的情况下自主地完成行驶任务。
这一先进的技术正逐渐引领着未来交通的发展方向，具有广阔的应用前景和巨大的经济潜力。
无人驾驶汽车系统的核心部分是智能驾驶系统，它集成了激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器，实时感知周围环境，并将数据传输至中央处理单元，通过深度学习和人工智能算法进行数据分析和决策。
系统根据周围环境的变化，自主选择最佳路径、避开障碍物、控制加速和刹车等操作，确保车辆平稳安全地行驶。
无人驾驶汽车系统的应用领域广泛，涵盖了私人交通、公共交通、物流运输等多个领域。
在私人交通领域，无人驾驶汽车将给人们的出行方式带来巨大的改变。
无人驾驶汽车可以提供更加便捷、高效的出行体验，解决交通堵塞和停车难题，节约时间和成本。
此外，无人驾驶汽车还可以减少交通事故的发生，提高道路安全性。
在公共交通领域，无人驾驶汽车可以提供定制化的线路和服务，满足市民多样化的出行需求，改善城市交通拥堵状况。
在物流运输方面，无人驾驶汽车可以实现自动化和智能化的货物运输，提高运输效率和物流配送准确性。
然而，要实现无人驾驶汽车系统的大规模应用，仍然存在一些技术和法律上的挑战需要克服。
首先，无人驾驶汽车系统在不同环境下的适应性和安全性仍需提升。
例如，恶劣天气条件下的自动驾驶系统行驶能力和安全性相对较低，需要进一步优化。
其次，无人驾驶汽车系统面临技术标准、道路交通法规等法律和政策制定的挑战。
制定相关法律法规以及建立行业标准，将是实现无人驾驶汽车系统商业化和规模化运营的必要条件。
此外，无人驾驶汽车系统的安全性也是当前亟待解决的问题之一。
尽管无人驾驶汽车系统配备了多种传感器和智能驾驶系统，但依然难以完全避免安全事故的发生。
在实际应用中，系统的漏报、误报等问题仍需要进一步改善。
同时，信息安全也是一个不可忽视的问题。
无人驾驶汽车系统的大量数据交换和信息共享，对信息安全提出了更高的要求，需要加强保护措施，防止黑客攻击和数据泄漏。
无人驾驶汽车系统的设计与实现
无人驾驶汽车系统的设计与实现引言近年来，随着科学技术和社会经济的不断发展，无人驾驶技术成为了互联网、人工智能等领域研究的热点之一。
目前，无人驾驶技术在各个领域应用广泛，例如：企业物流、公共交通、工地作业、无人机配送等。
其中，无人驾驶汽车系统是无人驾驶技术的一个重要领域，其研究意义和应用前景都非常广阔。
一、无人驾驶汽车系统概述无人驾驶汽车系统是一种基于人工智能技术及传感器感知技术，通过计算机程序控制驾驶汽车并实现自主导航的一种新型智能交通系统。
无人驾驶汽车系统不仅具有高效、节能、安全、舒适、环保的特点，在交通管理等领域也具有无可替代的重要作用。
二、无人驾驶汽车系统设计的关键技术无人驾驶汽车系统设计的关键技术主要包括以下几个方面：1. 传感器技术无人驾驶汽车系统的实现离不开传感器技术，其通过安装在汽车的各个位置的传感器获取汽车位置、速度、方向等信息，并通过数据传输技术与共享数据中心信息相互关联，实现汽车导航定位、避让障碍物等功能。
2. 测绘技术无人驾驶汽车系统离不开精准的测绘技术，其把地图的信息融合在汽车路线的设计之中，再通过传感器与实时数据反馈机构的联动，实现一种高精度的导航功能。
3. 算法技术算法技术在无人驾驶汽车系统中起到了关键的作用，它不仅负责汽车导航定位和避让障碍物等功能的实现，还必须能够处理复杂环境下的各种情况，如天气突变等意外情况的应对。
4. 控制与通信技术无人驾驶汽车系统并不是一种单独的系统，它依赖于各种传输数据和控制指令的技术和设备，如定位导航、车辆信息通信等功能，因此无人驾驶汽车系统中的通信技术必须保证能够以高速度、低延时的方式将数据传输到汽车系统中，从而实现车辆及其控制的高效传输。
三、无人驾驶汽车系统实现的关键步骤无人驾驶汽车系统的实现包括以下几个关键步骤：1. 汽车底盘控制模块通过汽车底盘控制模块，我们可以实现汽车的定向和控制，这是一种基于传感技术的定位导航技术，其通过感知器的输入信息，可以实现汽车的自主导航和不同路径之间的切换。
(完整word版)基于51单片机的循迹小车系统设计
基于51单片机的循迹小车系统设计摘要80C51单片机是一款八位单片机，他的易用性和多功能性受到了广大使用者的好评。
在生活中但凡涉及到自动控制的地方都会出现单片机的身影，单片机的应用有利于产品的小型化、智能化,并且能够提高生产效率.这里介绍的是如何用AT89C52单片机来实现小车的循迹功能，该设计是结合科研项目而确定的设计类课题。
本系统以设计题目的要求为目的,采用AT89C52单片机为控制核心，利用红外传感器检测道路上的黑线，控制电动小汽车的自动循迹，快慢速行驶，以及自动停车，并可以自动记录时间、里程和速度，和寻光功能。
整个系统的电路结构非常简单,可靠性能很高。
实验测试结果满足要求，本文着重介绍了该系统的硬件设计方法及测试结果分析。
关键词：80C51单片机;电动小车；pwm调速；光电检测；自动调速系统Car tracking system based on microcontrollerAbstract80C51 is a 8 bit single chip computer。
Its easily using and multi—function suffer large users。
In life，whenever it comes to automatic control of the local microcontroller will appear figure, microcontroller applications in favor of product miniaturization，intelligent，and can improve productivity. Here is how to use AT89C52 microcontroller to achieve the car tracking feature, which is designed to determine the combination of scientific research and design class topic.This system design requirements of the subject for the purpose of using AT89C52 microcontroller core，the use of infrared sensors to detect the black line on the road，the automatic tracking control of electric cars，fast low traffic speeds，as well as automatic parking, and can automatically record time ，mileage and speed, and look for the light function.The circuit structureof the entire system is very simple, very high reliability. The test results meet the requirements，the paper focuses on the hardware design and test results of the system analysis.Keywords:80C51 microcontroller；Electric car Pwm speed； A photodetector；Automatic Speed Control System。
无人驾驶汽车中的智能控制系统研究
无人驾驶汽车中的智能控制系统研究随着科技的发展，人们对于无人驾驶汽车的需求越来越高。
与传统的人类驾驶不同，无人驾驶汽车需要有一个高度智能的控制系统来保证其安全性和稳定性。
在这篇文章中，我们就来深入探讨无人驾驶汽车中的智能控制系统研究。
一、传感器技术作为智能控制系统的核心，传感器技术对于无人驾驶汽车是至关重要的。
传感器可以感知汽车周围的环境，包括道路、车辆、行人等，从而及时做出反应。
当前，无人驾驶汽车所采用的传感器主要有激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
其中，激光雷达是目前智能控制系统中应用最广泛的一种传感器。
它可以在车辆周围600米范围内进行三维空间扫描，从而获取周围环境的精确位置和距离信息。
这对于无人驾驶汽车的自动驾驶、自动避让等功能来说非常关键。
二、数据处理技术传感器获取的数据是海量且复杂的，如何对这些数据进行高效处理是无人驾驶汽车智能控制系统研究中的又一难点。
目前，主流的数据处理技术包括计算机视觉技术、深度学习技术等。
计算机视觉技术可以用来解决图片和视频信号的信息处理问题。
通过对传感器采集的图像、视频等信息进行分析和识别，计算机视觉技术可以对道路、车辆、行人等信息进行准确的识别和定位。
在无人驾驶汽车的自动驾驶过程中，计算机视觉技术可以帮助车辆做出正确的判断和决策。
深度学习技术则是目前最为强大的数据处理技术之一。
其通过神经网络的学习和训练，可以自动发现数据中的规律和模式，并进行自主决策。
在无人驾驶汽车中，深度学习技术可以帮助车辆实现目标检测、行驶轨迹规划、自动避让等功能。
三、决策算法无人驾驶汽车的智能控制系统需要能够实现自主决策，这就需要有一种高效的决策算法。
目前，无人驾驶汽车智能控制系统中应用最广泛的决策算法是强化学习算法和规划算法。
强化学习算法是一种通过试错学习的方法。
该算法通过不断地尝试不同的决策和行动，来获取最优的决策策略。
在无人驾驶汽车中，强化学习算法可以帮助车辆做出灵活而准确的决策，从而避免行驶中的危险和误判。
无人驾驶汽车技术手册
无人驾驶汽车技术手册第一章：导论无人驾驶汽车技术是近年来在汽车行业引起广泛关注和研究的领域之一。
本手册旨在介绍无人驾驶汽车的核心概念、关键技术和发展现状，帮助读者全面了解这一前沿领域。
第二章：无人驾驶汽车的原理2.1 感知系统无人驾驶汽车依赖各种传感器来获取周围环境信息，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器将获取的数据传输给车载计算机进行实时分析和决策。
2.2 决策系统基于感知系统提供的信息，车载计算机执行复杂的算法来进行环境理解、路径规划和决策。
这一过程需要实时高效的计算能力和智能算法的支持。
2.3 控制系统无人驾驶汽车通过电控系统控制车辆的加速、制动和转向等操作。
这一系统需要精确的控制算法和高度可靠的硬件设备。
第三章：无人驾驶汽车的关键技术3.1 人工智能人工智能是无人驾驶汽车的核心技术之一。
深度学习、机器学习等人工智能技术可用于感知信息的处理和模式识别，以及决策系统的智能算法设计。
3.2 高精地图高精度地图是无人驾驶汽车导航的基础。
通过与车载传感器的数据进行匹配和对比，无人驾驶汽车可以更加准确地感知和理解周围环境。
3.3 通信技术无人驾驶汽车需要与交通基础设施、其他车辆和乘客进行实时通信。
车到车、车到云的通信技术可以提高车辆之间的协同能力和交通效率。
3.4 安全保障技术无人驾驶汽车在安全方面有着极高的要求。
例如，系统的鲁棒性、故障检测与容错能力，以及对网络和物理攻击的防护等。
第四章：无人驾驶汽车的应用领域4.1 公共交通无人驾驶公共交通车辆可以提高运营效率和乘客出行体验。
例如，大规模应用于公交车、出租车等领域，实现自动驾驶和车辆调度。
4.2 物流运输无人驾驶卡车可以提高物流运输的效率和安全性，减少由于人为因素引起的事故和拥堵。
可应用于长途运输、物流园区等场景。
4.3 出行服务通过无人驾驶汽车提供出行服务，用户可以享受个性化的出行体验。
例如，智能网约车、共享出行平台等。
第五章：无人驾驶汽车的发展与挑战5.1 发展现状全球范围内，无人驾驶汽车技术正快速发展，各大汽车厂商和科技公司投入巨大资源进行研发。
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智能无人驾驶汽车计算机控制系统一、智能无人驾驶汽车计算机控制系统简介1、智能无人驾驶简介智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。
驾驶员既要接受环境如通路、拥挤、方向、行人等的信息，还要感受汽车如车速、侧性偏移、横摆角速度等的信息，然后经过判断分析和决策，并与自己的驾驶经验相比较，确定出应该做的操纵动作，最后由身体、手、脚等来完成操纵车辆的动作。
因此在整个驾驶过程中，驾驶员的人为因素占了很大的比重。
一旦出现驾驶员长时间驾车、疲劳驾车、判断失误的情况，很容易造成交通事故。
二、系统的控制要求（1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。
（2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。
（3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。
（4）系统具有故障自诊断功能。
（5）系统具有良好的人性化显示模块，可以将系统当前状态的重要参数（如智能车速度、电源电压）显示在LCD上。
（6）系统中汽车驱动力为500N时，汽车将在5秒内达到10m/s的最大速度。
一、系统总体方案设计1、系统总体结构整个系统主要由车模、模型车控制系统及辅助开发系统构成。
智能车系统的功能模块主要包括：控制核心模块、电源管理模块、路径识别模块、后轮电机驱动模块、转向舵机控制模块、速度检测模块、电池监控模块、小车故障诊断模块、LCD 数据显示模块及调试辅助模块。
每个模块都包括硬件和软件两部分。
硬件为系统工作提供硬件实体，软件为系统提供各种算法。
2、控制机构与执行机构智能车主要通过自制小车来模拟执行机构，自制小车长为34.6cm，宽为24.5cm，重为1.2kg，采样周期为3ms，检测精度为4mm。
控制机构中，主控制核心采用freescale16位单片机MC9S12DG128B。
系统在CodeWarrior 软件平台基础上设计完成，采用C语言和汇编语言混合编程，提供强大的辅助模块，包括电池检测模块、小车故障诊断模块、LCD数据显示模块以及调试辅助模块。
在路径识别模块，系统利用了freescaleS12系列单片机提供的模糊推理机。
3、控制规律因为系统电机控制模块控制小车的运动状态，其在不同阶段特性参数变化很大，故采用数字PID控制器，该控制器技术成熟，结构简单，参数容易调整，不一定需要系统的确切数字模型。
4、系统各模块的主要功能控制核心模块：使用freescale16位单片机MC9S12DG128B，主要功能是完成采集信号的处理和控制信号的输出。
电源管理模块：对电池进行电压调节，为各模块正常工作提供可靠的电压。
路径识别模块：完成跑道信息的采集、预处理以及数据识别。
后轮电机驱动模块：为电机提供可靠的驱动电路和控制算法。
转向舵机控制模块：为舵机提供可靠的控制电路和控制算法。
速度检测模块：为电机控制提供准确的速度反馈。
电池监控模块：对电池电量进行实时监控，以便科学的利用，保护电池。
小车故障诊断模块：对小车故障进行快速、准确的诊断。
LCD数据显示模块：显示系统当前状态的重要参数。
调试辅助模块：使得小车调试更加方便。
5、系统的开发平台系统软件开发平台采用CodeWarrior for S12二、系统硬件和软件设计1、系统的硬件设计系统硬件系统框图如下：以下按各模块来分别设计本硬件电路：（1）电源管理模块：电源管理模块的功能对电池进行电压调节，为各个模块正常工作提供可靠的工作电压。
电源管理模块采用7.2V、2000mAh镍镉电池以及LM2576（5V），LM317（6V）稳压芯片构成。
（2）微处理器：采用微处理器MC9S12DG128（3）路径识别模块：红外发射管和红外接收管以及达林顿管ULN2803A作为路径识别的传感器。
采用双排传感器的策略，第一排传感器专门用于识别路径以及记忆路径的各种特征点，第二排传感器专门用于识别起始位置与十字交叉路口，由于不同传感器的功能不一样，因此它们的布置与安装位置也是不同。
（4）后轮驱动和速度检测模块：驱动直流电机的型号为RS—380SH，输出功率为0.9W—40W。
电机驱动部分采用了两块MC33886组成的全桥式驱动电路，可以控制电机的反转以达到制动的目的。
(5）转向舵机模块:凡是需要操作性动作时都可以用舵机来实现。
本设计采用的舵机型号为HS —925（SANWA ），尺寸为39.4*37.8*27.8，重量56kg ，工作速度0.11sec/60（4.8V ），0.07sec/60（6.0V ），堵转力矩6.1kg 。
(6)电源电压检测模块智能车采用镍镉电池供电，本模块用到的主要器件为光电耦合芯片TLP521—2以及运算放大器LM324。
(7)液晶显示模块:LCD 控制器HD44780。
(8)辅助调试模块（红外遥控）:本模块主要用红外接收器HS0038A 和红外遥控器来进行遥控控制。
(9)故障诊断模块:利用单片机的SCIO 口，通过RS —232接口与上位机连接起来，通过软件编程，小车不断的向上位机发送代码，通过故障代码就可以马上诊断出故障源。
2、系统的软件设计（1）后轮驱动电机控制算法采用数字控制器的连续化设计技术PID 控制算法来控制本部分电路。
PID 控制器的传递函数为：2()1()(1)()D p I I p D p D I K s K s K K U s D s K T s K K s E s T s s s ++==++=++=设定Kp= 1500进行测试，此时仿真静态值与静态误差以及上升时间已基本满足系统需求，从而完全可以通过继续增加比例系数来调节系统特性，进而理论上可以省去积分环节。
但是随着比例系数的增加动态过程将让人不满意，其动态变化将过快，从而给驾驶人员带来身体上的不适，增加积分环节：积分环节的加入可以调节系统的静态误差。
设定Kp=1000，Ki= 50系统基本实现设计要求所以综上所述，我们设计的PID 控制器的传递函数为：()100050()()U s s D s E s s +==，采样周期为T=0.1s 。
然后，利用数字控制器的离散化设计步骤来设计本系统。
通过前面的分析，知道被控对象的连续传递函数为：()1()Y s U s ms b =+。
其中，m=1000，b=50。
因为零阶保持器的传递函数为：1()Tse H s S --=。
所以得到广义对象的脉冲传递函数为： 1111()[*](1)[]100050(100050)Ts e G z Z z Z s s s s --==-++1111111(1)[*]*(1)*20*[]1110001000()2020z Z z Z s s s s --=-=--++ 11120111201(1)10.0488[]*505010.95121e z z z e z -------==-- 对单位脉冲输入信号的十倍，110()1R z z -=-，选择 1()z z φ-=。
在十倍的单位阶跃信号，采样周期为1s 时，只需一拍输出就能跟踪输入，误差为零，非常好的达到了系统的设计要求。
（2）路径识别模块的软件设计路径识别主要运用MC9S12DG128B 内部的模糊推理机运用模糊逻辑的基本知识来实现。
（3）数字滤波技术在电动机数字闭环控制系统中，测量值k y 是通过系统的输出量进行采样而得到的。
它与给定值r （t ）之差形成偏差信号k e ，所以，测量值k y 是决定偏差大小的重要数据。
测量值如果不能真实地反映系统的输出，那么这个控制系统就会失去它的作用。
在实际中，对电动机输出的测量值常混有干扰噪声，用混有干扰的测量值作为控制信号，将引起误动作，在有微分控制环节的系统中还会引起系统震荡，危害极大。
在本系统设计中，采用了移动平均滤波法。
移动平均滤波法没计算一次测量值，只需采样一次，所以大大加快了数据处理速度，非常适合于实时控制。
移动平均滤波法是将采样后的数据按采样时刻的先后顺序存放在RAM 中，在每次计算前先顺序移动数据，将队列前的最先采样的数据移出，然后将最新采样的数据补充到队列的尾部，以保证数据缓冲区里总有n 个数据，并且数据仍按采样的先后顺序排列。
这时计算队列中各数据的算术平均值，这个算术平均值就是测量值k y ，它实现了每采样一次，就计算一个k y 。
（4）转向舵机控制算法舵机控制是智能车系统中很重要的一个环节，舵机控制的好坏也直接影响了小车的控制效果，舵机的控制信号为20ms 的脉宽调制信号，其中脉冲宽度从0.5ms —2.5ms ，相对应舵盘的位置为0—180度，呈线性变化。
也就是说，给它一定的脉宽，它的输出轴就会保持在一个相对应的角度上，无论外界转矩怎样改变，直到给它提供一个另外宽度的脉冲信号，它才会改变输出角度到新的对应的位置上。
（5）速度检测软件设计速度传感器采用红外对射式传感器，传感器感应出与速度相关的脉冲后，接下来就要识别这些脉冲。
有两种方法可以识别，一种是通过测量脉冲的宽度来识别小车的速度，另一种是通过计算一定时间内的脉冲的个数来识别小车的速度。
本设计采用后一种方法。
在本设计中利用了MC9S12DG128B 内部的两个资源，分别是RTI 中断和输入捕捉中断：通过RTI 中断，可以控制一定的时间，这段时间是固定的；通过输入捕捉中断，来计算捕获脉冲的个数，最后通过在这段时间内捕获的脉冲个数来反映小车速度的大小。
二、 系统设计总结该智能车控制系统智能化程度较高，使用操作简单，性能可靠；采用专用单片机控制系统，提高系统工作可靠性；智能化程度较高，在一定程度下，基本不用人工操作；采用LCD 液晶显示，人机交互化程度较高。